基于室内定位系统的分布式天线系统

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1、ADistributedAntennaSystemforIndoorAccurateWiFiLocalization基于室内定位系统的分布式天线系统摘要-对于室内地理位的确定来说，特定设施是一个很大的挑战。尤其是，在这篇文章中提出了基于802.11g的WiFi信号的精确窄带定位技术。相关的系统架构在基于光纤拓扑学的分布式天线系统下，越来越多的在建筑物中部署。特别地，这个系统收集了微波信号，使用远程和局部接入点，通过62.5微米多模光纤定位传输的精确度不超过6.4cm。一句话评价：要用到MIMO，%>_<%。。。AReal

2、-TimeIndoorWiFiLocalizationSystemUtilizingSmartAntennas使用智能天线实现实时的室内定位摘要-在这篇文章中，我们研究了在室内环境下实现实时WiFi定位的相关实现的问题。这个系统使用智能天线来接收来自移动物体（接入点）的信号，同时，江信号发送给数据处理的基站。将信号结合起来可以寻找到到达的方向，利用三角形来可以确定目标的位置。这里不需要优先的射频频率和指纹图，因此，降低了计算的复杂性。我们提出了实验结果来解释系统性能和室内定位系统的精确度。一句话评价：智能天线需要查查。:

3、-D。。。AchievingPrivacyPreservationinWiFiFingerprint-BasedLocalization在基于WiFi的定位中实现隐私保护摘要-基于WiFi的指纹识别定位被认为是一种最有前景的室内定位技术。本地化的客户端位置估计是通过绘制已通过WiFi信号测到的指纹来解决只有位置服务提供商才有的位置信息。关于这个在文献中从来没有解决的问题，这里提出了的方法所基于的常规思考是这可能会泄露用户的位置信息或者服务商的隐私数据。这篇文章中，我们首先提出了基于WiFi指纹的定位，同时又提出了WiFi

4、环境下，指纹定位计划（PriWFL）中的隐私保护问题，因为指纹定位计划可能会反映出客户和服务商双方的位置隐私和数据隐私。为了减少客户端的计算开销，我们也通过室内移动预测提出了性能增强的算法。理论性能分析和实验研究都表明，PriWFL的高性能。我们在一种典型的高性能安卓智能机上实现了PriWFL，实验结果表明，PriWFL的实用性和效率都很高。一句话评价：应该是在安卓端开发基于指纹识别的室内定位。在未知环境中利用结合回归和分类实现异构机器人定位。摘要-我们考虑到，如今在城市环境中使用来自接入点的无线信号来实现团队机器人定位

5、的问题。我们定位的环境是未知的，环境中接入点的位置是没有指定的，由于这个原因，训练数据也是难以获得的。我们的解决办法是通过异构在机器人身上接入一定的传感器。算法假设在真实环境中，负有传感器的机器人可以很快的与缺少传感器的团队成员共享信息。更特殊的是，我们强制将WiFi定位转换为分类和回归问题，接着，我们使用机器学习的技术来解决这个问题。为了使得系统更加健壮，我在机器人运动过程中所内含的时空信息，在我们的回归算法中使用了蒙特卡洛定位法。我么通过大量重要实验展示了算法的精确性，效率和实用性。一句话评价：好像需要在定位目标上面

6、加入传感器，然后使用无线信号实现定位。在室内WiFi定位过程中，依据新到的状态信息识别并减小非视距。摘要-室内定位可能很大程度上得益于非视的距识别和减小，因为室内WiFi定位的主要挑战就是多径和非视距。然而，商业中的非视距分类和减轻的WiFi设备所面临的最大挑战是带宽的限制和MAC子层的低分辨率的问题。这篇文章中，我们探索和利用了物理子层行到章台信息的细粒度来区别和减轻非视距的问题。我们方法的关键是使用了信道信息的特点，这些特点证明是特别有效的。我们提出了基于机器学习的方法来解决非视距和减轻非视距的问题。实验在各种有严重

7、干扰的室内场景下完成，结果表明该方法优于以前提出的基于门限的方法，完美地减轻非视距条件的影响。一句话总结：貌似还不错，看完摘要不知道在讲什么。使用惯性传感器提高稀疏有机WiFi定位问题摘要-个人定位和建筑物内部导航在最近几年已经变成了一种重要的研究方向。一种方法可以确定某个人当前的位置，那就是，与移动设备上一组可用的WiFi接入点相比较（APs）。也就是将指纹与之前给定的一个数据库相对比。在这篇文章中，论文论述了这种系统固有的问题，也就是指纹系统需要预先建立。所以，在一些状况下，建筑物中，只有一部分在数据库中有所呈现，并

8、且定位只能在建筑物的一个子空间实现。这个问题尤其在众包（有机）方法产生，在这种状况下，用户的位置信息连续变化。在这些情形下，需要提出其他的定位系统。我们首先提出一个研究用例，使用惯性传感器在WiFi定位系统中实现行人死亡清算（PDR）的模型。我们描述了一种可行的粒子滤波器的设计，同时通过实验数据分析它的行为。我们得出